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多通道动物脑电记录系统
来源:delsys表面肌电脑电分析系统_EMG_EEG_人因工程 | 发布时间:2023/9/13 9:45:02 | 浏览次数:

多通道动物脑电记录系统

Blackrock

Microsystems

美国

CerePlex Directl        能够完成32通道的神经信号记录,系统主机处理能力至少96通道,今后可根据实验需求增加通道数,也可升级无线记录和fMRI兼容记录。

l        数据采样频率不低于30kHz,数据采样精度16位。

l        32通道微型放大器重量不大于1克,实现对32个通道的模拟放大、模拟滤波及高精度模数转换。在数据传输的最前端就进行数字化,系统模拟信号传输距离不大于1厘米。具有3D加速传感器及陀螺仪功能,并将运动数据同步保存在神经信号文件中;内置的颜色或红外LED,便于动物跟踪;电极在体实时阻抗测试功能、可以对在体或离体状态下的电极,进行实时阻抗变化的数值测试。

l        微型放大器的数据线缆,使用者可能够根据动物活动范围,自行进行多段加长或缩短。

l        电换向器及配套线缆,支持32通道微型放大器信号换向。

l        模拟信号发生器,具有CerePort、Omnetics、Samtecs等6种类型的连接口。

l        用于微型数字放大器与16通道电极(Omnetics接口及Samtecs接口)连接的适配器各1个。

l        神经数据分析计算机:Intel i5处理器;16G内存;1T硬盘容量;双液晶显示器。

l        配套用于植入颅内电极的液压微推进器1台,远程控制,不会产生电磁干扰。能够以1.0μ的增量进行平稳推进电极运动,并通过电子读书器直接读取推进数值。推进行程15mm。

l        今后可加配同一品牌的动物行为视频同步记录组件,用于捕捉视频和坐标跟踪,实现多通道脑电与行为视频的实时同步采集,视频信息与神经信号的同步处理。能够同时监测行为和神经电生理数据,可以实时显示,分析和闭环应用。

l        每个通道均可采集多种神经元信号:全带宽原始信号(Raw data)、动作电位(Spike),场电位(LFP);每个通道均可独立设置数字滤波;实时2D / 3D spike sorting (包括tetrodes);双通道示波器(时间和频率模式);具有对神经信号阈值的在线调节功能;数字降噪,在线实时自动串扰测量;能对每一通道神经的信噪比(signal to noise ratio)进行在线实时测量。

l        同时具有模拟参考通道输入以及数字参考选择这两种参考通道选择方法,每个通道均可独立设置参考通道,并且可以选择只对单位放电进行差分处理而保持场电位的完整性;可以满足通道间的差分式记录。

l        支持在线或离线数据导入NeuroExplorer, Spike2, MATLAB, C / C++等其他第三方软件。

l        系统软件控制数据采集和处理主机,对神经信号进行处理、可视化和保存。 进行实时信号处理算法,包括:噪声消除(线性和磁性),数字滤波,同步提取动作电位和场电位,手动和自动在线spike分类,数据回放、文件管理、数字差分、信号示波器、全通道spike发放率显示、在线实时信噪比分析、电极阻抗测试等功能。

l        可选择Hoops (Manual)、Manual PCA、K-means PCA、DBSCAN PCA等多种Spike分类算法。

l        N-Trode功能支持Single electrode、Multi-channel electrode、Stereotrode、Tetrode等不同类型电极记录的Spike进行在线分类。可设置多组Tetrode,没组Tetrode可独立进行参数设置、通道排序及Spike分类。

l        神经信号阈值的在线智能自动调节功能;自适应线性滤波功能,有效去除包括公频干扰在内的线性噪声,可以自动或手动清除自由活动动物的运动噪声(Artifacts)和环境噪声干扰。

l        在线实时手动输入添加事件标记。

l        神经元离线分类软件。支持大数据快速导入;数据保持后台运行,提高数据处理速度;自动保存编辑中的数据文件,以便在意外中断后继续进行数据分析;手动和自动的Spike分类算法,包括T-Distribution EM、K - means和Manual Editing等;自动估算最相关的特征空间用于更快和更准确的Spike分类。

l        神经数据分析软件, 3个USB Key。支持大数据快速导入;标准直方图和光栅分析;Joint PSTH,burst analysis以及更多的基于时刻点的数据分析方法;动作电位和场电位的频谱分析;三维数据视图和动画;自定义所见即所得的图形;使用Python进行自定义分析和批处理模式处理;数据直接导入到Matlab和Excel;直接连接到R-project进行统计测试

 
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